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6개의 글 · #과최적화
백테스트에서 연 30% 수익률이 나왔는데 실전에선 -5%로 바뀌는 경험, 한 번쯤 있으시죠? 저는 2024년 초 KOSPI 종목 회전 전략을 워크포워드로 검증했을 때 샤프 비율 1.8이 나왔는데, 실계좌에서 3개월 돌렸더니 0.4로 떨어졌어요. 문제는 검증 구간이 운 좋게 상승장과…
#퀀트트레이딩 #백테스트 #샤프비율 #과최적화 #통계검증 #DSRDeflated Sharpe Ratio 계산법 — 백테스트 과최적화를 걸러내는 통계 검증작년 5월, 제가 개발한 모멘텀 전략이 백테스트에서 연환산 샤프비율 2.3을 찍었어요. 그런데 실전 투입 3개월 만에 수익률이 마이너스로 돌아섰죠. 문제는 파라미터 조합을 87가지나 시험한 끝에 얻은 최고 성과였다는 점입니다. 이 글을 읽으면 López de Prado가 제안한 D…
#Transformer #주식예측 #attention메커니즘 #과최적화 #퀀트트레이딩Transformer 주식 예측의 3가지 치명적 함정 — Attention이 퇴화하는 순간Transformer로 코스피200 종목 백테스트를 2024년 상반기 6개월 돌렸더니 샤프비율이 -0.14가 나왔어요. 20일 이동평균 크로스 전략샤프 0.31보다 훨씬 못한 수준이었죠. 이상했습니다. attention 가중치를 직접 뜯어보니 놀라운 사실을 발견했어요 — 모든 타임…
#퀀트트레이딩 #백테스트 #Walk-Forward Optimization #과최적화 #WFEWalk-Forward Optimization 실전 가이드 — WFE 0.5 이하면 과최적화 경고백테스트 과최적화를 막는 방법은 크게 두 갈래입니다. 하나는 전략을 만든 뒤 지표로 의심 신호를 탐지하는 방식이고, 다른 하나는 최적화 과정 자체에 검증 절차를 끼워넣는 방식이죠. Walk-Forward Optimization은 후자예요. 과거 데이터를 학습 구간과 미래 검증 구간…
#백테스트 #과최적화 #GT-Score #퀀트전략 #목적함수GT-Score가 샤프비율 2.1 전략을 떨어뜨린 이유샤프비율 2.1, 최대낙폭 8%, 승률 68%. 제가 재현 삼아 돌려본 이 전략은 백테스트에서 완벽해 보였어요. 그런데 GT-Score로 재평가하니 음수가 나왔습니다. 샤프비율은 속였지만, GT-Score는 파라미터 복잡도와 일관성 부족을 패널티로 쳐서 이 전략을 가짜로 판정했죠.…
#퀀트 #백테스트 #워크포워드 #과최적화 #트레이딩워크포워드 최적화를 믿었다가 실계좌에서 깨진 이유작년 가을, 나는 코스피200 선물 데이지 스윙 전략 하나를 6개월 백테스트로 다듬었다. 최종 파라미터에서 나온 샤프지수는 2.1, 최대낙폭은 8.3%였다. 숫자만 보면 당장 자금을 넣어야 할 것 같았다. 그때 나를 붙잡은 건 딱 하나, "이 곡선이 너무 매끄럽다"는 찜찜함이었다.…